如何搭建一个可自学习、可扩展到千万级用户与商品的推荐系统？

How would you build a self-learning recommendation engine for millions of users and products?

题目类型: 技术面试题

这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。

难度: hard

分类: problem-solving

标签: Scalable Recommender, Hybrid, A/B Testing

参考答案摘要

答案 理解数据 ：分析用户行为、偏好、交互以及商品元数据。 混合推荐 ：协同过滤 + 内容推荐结合；可用矩阵分解、embedding、甚至强化学习做持续适配。 可扩展性 ：用 Spark 等分布式平台与高效数据结构，支持大规模训练与在线召回/排序。 个性化 ：周期性重训，并接入隐式/显式反馈机制。 评估 ：precision@k、recall@k、用户参与度与线上 A/B 测试。

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